《遙感圖像預(yù)處理》課件

《遙感圖像預(yù)處理》PPT課件

創(chuàng)作者：ppt制作人時間：2024年X月目錄第1章遙感圖像預(yù)處理概述第2章遙感圖像去噪第3章遙感圖像增強第4章遙感圖像配準(zhǔn)第5章遙感圖像修復(fù)第6章總結(jié)與展望01第1章遙感圖像預(yù)處理概述

什么是遙感圖像預(yù)處理？遙感圖像預(yù)處理是指對遙感圖像進行的一系列處理操作，旨在提取有用信息，去除干擾噪聲，改善圖像質(zhì)量。這一過程包括圖像去噪、圖像增強、圖像配準(zhǔn)、圖像修復(fù)、圖像融合和圖像壓縮等步驟。

遙感圖像預(yù)處理的重要性提高地物分類精度保證數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性更好地服務(wù)于應(yīng)用需求增強圖像特征實現(xiàn)特定監(jiān)測目標(biāo)支持研究任務(wù)

圖像去噪0103

圖像配準(zhǔn)02

圖像增強均值濾波以像素周圍區(qū)域的平均值代替該像素的值，適用于消除高斯噪聲小波去噪利用小波變換分析和處理信號，可有效去除噪聲

圖像去噪中值濾波基于中位數(shù)的濾波方法，適用于去除椒鹽噪聲圖像增強圖像增強是通過直方圖均衡化、拉普拉斯增強、對比度拉伸等方法，提高圖像的視覺質(zhì)量和信息量，使圖像更易分析和解讀。

圖像配準(zhǔn)將不同圖像進行對齊，便于比較和分析圖像配準(zhǔn)定義基于特征點匹配、基于區(qū)域匹配、基于衛(wèi)星參數(shù)等配準(zhǔn)方法地圖制作、環(huán)境監(jiān)測、資源調(diào)查等應(yīng)用領(lǐng)域

遮擋物體去除利用圖像分割和修復(fù)技術(shù)，消除圖像中的遮擋物體圖像重建基于圖像重建模型，修復(fù)圖像中缺失的信息數(shù)據(jù)恢復(fù)從損壞或部分丟失的圖像數(shù)據(jù)中恢復(fù)原始信息圖像修復(fù)缺陷修補通過圖像修補算法，修復(fù)圖像中的缺陷，如劃痕、斑點等不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)相互融合，提高信息提取準(zhǔn)確性傳感器數(shù)據(jù)融合0103根據(jù)地物特征和應(yīng)用需求，選擇不同融合策略層次融合02將不同光譜波段的圖像融合，獲得更全面的地物信息波段融合圖像壓縮圖像壓縮是一種減小圖像數(shù)據(jù)量、提高存儲和傳輸效率的技術(shù)。常見的壓縮方法有無損壓縮和有損壓縮，例如JPEG、PNG等壓縮算法。壓縮后的圖像可節(jié)省存儲空間，加快數(shù)據(jù)傳輸速度，適用于各種遙感應(yīng)用場景。遙感圖像預(yù)處理的應(yīng)用范圍監(jiān)測作物生長情況、病蟲害等農(nóng)業(yè)監(jiān)測森林覆蓋變化、火災(zāi)風(fēng)險等森林規(guī)劃土地利用、城市建設(shè)等城市規(guī)劃監(jiān)測空氣質(zhì)量、水質(zhì)污染等環(huán)境監(jiān)測02第2章遙感圖像去噪

遙感圖像去噪遙感圖像預(yù)處理中，去除噪聲是非常重要的一步。噪聲來源包括氣象條件、傳感器、信號傳輸?shù)榷鄠€因素。去噪方法包括中值濾波、均值濾波、小波去噪等。

遙感圖像噪聲來源影響遙感圖像質(zhì)量氣象條件可能引入噪聲傳感器可能導(dǎo)致失真信號傳輸

遙感圖像去噪方法平滑圖像，去除椒鹽噪聲中值濾波實現(xiàn)平滑效果，適用于高斯噪聲均值濾波將信號分解為不同頻帶，去除不同頻率噪聲小波去噪

減少椒鹽噪聲平滑圖像0103

02適用于實際應(yīng)用簡單高效低頻噪聲提取低頻信息濾除噪聲多尺度分析適應(yīng)不同尺度信號有效去除噪聲

小波去噪高頻噪聲分解信號選擇高頻細(xì)節(jié)均值濾波均值濾波是遙感圖像預(yù)處理中常用的一種方法，通過計算像素周圍區(qū)域的均值來實現(xiàn)圖像的平滑效果。適用于處理高斯噪聲，可有效提高圖像質(zhì)量。03第三章遙感圖像增強

圖像直方圖均衡化直方圖均衡化是一種圖像增強方法，通過調(diào)整圖像像素灰度分布，使得圖像的對比度增強，細(xì)節(jié)更加清晰。該方法能夠改善圖像的視覺效果，提高圖像的質(zhì)量。拉普拉斯增強通過增加圖像邊緣和細(xì)節(jié)，提高圖像質(zhì)量和清晰度，使圖像更具有立體感。增加圖像邊緣和細(xì)節(jié)0103拉普拉斯增強可以使圖像的質(zhì)量得到顯著提升，使得圖像更具有藝術(shù)感和科技感。增強圖像質(zhì)量02該方法能夠提高圖像的清晰度和邊緣銳度，使得圖像中的細(xì)節(jié)更加突出，增強了圖像的視覺效果。提高圖像清晰度對比度拉伸對比度拉伸可以有效調(diào)整圖像的整體對比度，使得圖像的明暗部分更加突出，增強了圖像的視覺效果。調(diào)整圖像對比度該方法能夠改善圖像的質(zhì)量，使得圖像更加清晰明亮，細(xì)節(jié)更加豐富。改善圖像質(zhì)量對比度拉伸能夠增強圖像的細(xì)節(jié)，使得圖像中的紋理和結(jié)構(gòu)更加清晰和明顯。增強圖像細(xì)節(jié)通過對比度拉伸，圖像的整體色彩更加飽滿，細(xì)節(jié)更加豐富，從而提升了圖像的視覺效果。提升圖像視覺效果圖像增強技術(shù)圖像增強是一種常用的遙感圖像預(yù)處理技術(shù)，通過調(diào)整圖像的像素值，使得圖像在視覺上更加清晰和具有吸引力。在遙感圖像處理中，圖像增強可以幫助提高圖像的質(zhì)量，使得圖像更適合用于后續(xù)的分析和識別任務(wù)。

04第四章遙感圖像配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)原理圖像配準(zhǔn)是通過找到圖像間的對應(yīng)點，進行幾何變換，使得圖像對齊。這一過程需要精確的計算和匹配，以確保配準(zhǔn)后的圖像準(zhǔn)確無誤。

圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像特征點，尋找相似性進行匹配特征匹配利用頻譜信息進行圖像配準(zhǔn)相位相關(guān)通過最小化誤差實現(xiàn)圖像配準(zhǔn)最小二乘法

相位相關(guān)優(yōu)點：適用于光學(xué)圖像缺點：對噪聲敏感最小二乘法優(yōu)點：簡單易用缺點：受干擾較大

圖像配準(zhǔn)常用方法對比特征匹配優(yōu)點：準(zhǔn)確性高缺點：計算復(fù)雜從圖像中提取關(guān)鍵特征點特征提取0103對圖像進行幾何變換達到配準(zhǔn)效果幾何變換02尋找圖像間的相似性特征匹配總結(jié)遙感圖像配準(zhǔn)是遙感技術(shù)中非常重要的一環(huán)，它能夠幫助我們準(zhǔn)確地分析和解譯遙感圖像數(shù)據(jù)。不同的配準(zhǔn)方法各有特點，根據(jù)實際需求選擇合適的方法是關(guān)鍵。05第五章遙感圖像修復(fù)

圖像缺陷修復(fù)圖像缺陷修復(fù)是指對圖像中出現(xiàn)的缺陷如線條、噪聲等進行修復(fù)，提高圖像質(zhì)量。通過去除圖像中的噪聲和線條等缺陷，可以使圖像更加清晰和真實，提高圖像的可用性和可讀性。

圖像缺陷修復(fù)消除圖像中的噪聲降噪處理修復(fù)圖像中出現(xiàn)的線條線條修復(fù)使圖像更加平滑連續(xù)圖像平滑

遮擋物體去除遮擋物體去除是指通過遮擋物體的識別和去除，使圖像更加完整清晰。在遙感圖像處理中，常常會遇到部分區(qū)域被遮擋的情況，通過遮擋物體去除技術(shù)可以恢復(fù)圖像的完整性，提高圖像的可視化效果。

識別圖像中的遮擋物體遮擋檢測0103重新生成遮擋部分的像素像素重建02用周圍環(huán)境信息填補遮擋部分背景填充遮擋物體去除利用深度學(xué)習(xí)模型進行遮擋物體識別MaskR-CNN使用圖像修復(fù)算法填補遮擋部分Inpainting合成與周圍環(huán)境一致的紋理TextureSynthesis

06第六章總結(jié)與展望

探究深度學(xué)習(xí)對遙感圖像預(yù)處理的影響深度學(xué)習(xí)在遙感圖像預(yù)處理中的應(yīng)用0103評估實時處理技術(shù)在遙感圖像預(yù)處理中的作用實時處理技術(shù)的提高02分析多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)對遙感圖像預(yù)處理的價值多源數(shù)據(jù)融合的發(fā)展總結(jié)遙感圖像預(yù)處理在遙感技術(shù)中扮演著不可或缺的重要角色，通過優(yōu)化處理方法可以提高遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用效果，為地球觀測和環(huán)境監(jiān)測提供了關(guān)鍵支持。展望隨著技術(shù)的不斷進步，遙感圖像預(yù)處理技術(shù)將繼續(xù)完善，更深入地應(yīng)用于各領(lǐng)域，為遙感數(shù)據(jù)的獲取和分析提供更多可能性，推動遙感技術(shù)的發(fā)展。

遙感圖像預(yù)處理的重要性確保遙感數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性支持有效的信